ABOUT THE SPEAKER
Sebastian Seung - Computational neuroscientist
Sebastian Seung is a leader in the new field of connectomics, currently the hottest space in neuroscience, which studies, in once-impossible detail, the wiring of the brain.

Why you should listen

In the brain, neurons are connected into a complex network. Sebastian Seung and his lab at MIT are inventing technologies for identifying and describing the connectome, the totality of connections between the brain's neurons -- think of it as the wiring diagram of the brain. We possess our entire genome at birth, but things like memories are not "stored" in the genome; they are acquired through life and accumulated in the brain. Seung's hypothesis is that "we are our connectome," that the connections among neurons is where memories and experiences get stored.

Seung and his collaborators, including Winfried Denk at the Max Planck Institute and Jeff Lichtman at Harvard University, are working on a plan to thin-slice a brain (probably starting with a mouse brain) and trace, from slice to slice, each neural pathway, exposing the wiring diagram of the brain and creating a powerful new way to visualize the workings of the mind. They're not the first to attempt something like this -- Sydney Brenner won a Nobel for mapping all the 7,000 connections in the nervous system of a tiny worm, C. elegans. But that took his team a dozen years, and the worm only had 302 nerve cells. One of Seung's breakthroughs is in using advanced imagining and AI to handle the crushing amount of data that a mouse brain will yield and turn it into richly visual maps that show the passageways of thought and sensation.

More profile about the speaker
Sebastian Seung | Speaker | TED.com
TEDGlobal 2010

Sebastian Seung: I am my connectome

Ja sam moj konektom

Filmed:
1,131,223 views

Sebastian Seung ambiciozno je pristupio stvaranju nove mape mozga koja se zasniva na vezama svakog neurona. Takvu mapu naziva našim "konektom" (eng. connectome), i ona je toliko osobna koliko i naš genom -- razumijevanjem mape otvaramo novu stranicu u razumijevanju naših mozgova i umova.
- Computational neuroscientist
Sebastian Seung is a leader in the new field of connectomics, currently the hottest space in neuroscience, which studies, in once-impossible detail, the wiring of the brain. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:17
We liveživjeti in in a remarkableizvanredan time,
0
2000
3000
Živimo u izuzetnom vremenu,
00:20
the agedob of genomicsgenomika.
1
5000
3000
dobu genomike.
00:23
Your genomegenom is the entirečitav sequenceslijed of your DNADNK.
2
8000
3000
Vaš genom predstavlja potpuni niz vaše DNA.
00:26
Your sequenceslijed and minerudnik are slightlymalo differentdrugačiji.
3
11000
3000
Vaš niz i moj se jedva razlikuju.
00:29
That's why we look differentdrugačiji.
4
14000
2000
Zbog toga izgledamo drugačije.
00:31
I've got brownsmeđ eyesoči;
5
16000
2000
Ja imam smeđe oči.
00:33
you mightmoć have blueplava or graysiva.
6
18000
3000
Vi plave, ili možda sive.
00:36
But it's not just skin-deeppod kožu.
7
21000
2000
No nije sve tako očigledno.
00:38
The headlinesNaslovi tell us
8
23000
2000
Naslovnice nam govore
00:40
that genesgeni can give us scaryplašljiv diseasesoboljenja,
9
25000
3000
kako geni uzrokuju strašne bolesti,
00:43
maybe even shapeoblik our personalityosoba,
10
28000
3000
možda čak oblikuju našu osobnost,
00:46
or give us mentalmentalni disordersporemećaji.
11
31000
3000
ili utječu na razvoj duševnih bolesti.
00:49
Our genesgeni seemčiniti se to have
12
34000
3000
Naši geni čini se imaju
00:52
awesomesuper powervlast over our destiniessudbine.
13
37000
3000
impresivnu moć nad našim sudbinama.
00:56
And yetjoš, I would like to think
14
41000
3000
Pa ipak, želio bih misliti
00:59
that I am more than my genesgeni.
15
44000
3000
kako sam više od samih gena.
01:04
What do you guys think?
16
49000
2000
Što vi mislite?
01:06
Are you more than your genesgeni?
17
51000
3000
Jeste li više no skup gena?
01:09
(AudiencePublika: Yes.) Yes?
18
54000
2000
(Publika: Da.) Da?
01:13
I think some people agreesložiti with me.
19
58000
2000
Neki se očito slažu sa mnom.
01:15
I think we should make a statementizjava.
20
60000
2000
Možda da to kažemo naglas.
01:17
I think we should say it all togetherzajedno.
21
62000
2000
Recimo to zajedno.
01:20
All right: "I'm more than my genesgeni" -- all togetherzajedno.
22
65000
3000
U redu: "Ja sam više od mojih gena" -- svi zajedno.
01:23
EverybodySvi: I am more than my genesgeni.
23
68000
4000
Svi: Ja sam više od mojih gena.
01:27
(CheeringNavijanje)
24
72000
2000
(Ovacije)
01:30
SebastianSebastian SeungSeung: What am I?
25
75000
2000
Sebastian Seung: Što sam ja?
01:32
(LaughterSmijeh)
26
77000
3000
(Smijeh)
01:35
I am my connectomeconnectome.
27
80000
3000
Ja sam moj konektom.
01:40
Now, sinceod you guys are really great,
28
85000
2000
Budući ste tako dobra publika,
01:42
maybe you can humorhumor me and say this all togetherzajedno too.
29
87000
2000
udovoljite mi i recimo još ovo svi zajedno.
01:44
(LaughterSmijeh)
30
89000
2000
(Smijeh)
01:46
Right. All togetherzajedno now.
31
91000
2000
U redu. Svi zajedno.
01:48
EverybodySvi: I am my connectomeconnectome.
32
93000
3000
Svi: Ja sam moj konektom.
01:53
SSSS: That soundedzvučalo great.
33
98000
2000
SS: Ovo je bilo odlično.
01:55
You know, you guys are so great, you don't even know what a connectomeconnectome is,
34
100000
2000
Divim vam se, nemate pojma što je konektom,
01:57
and you're willingspreman to playigrati alonguz with me.
35
102000
2000
a ipak ste voljni to ponoviti.
01:59
I could just go home now.
36
104000
3000
Mogao bih sada otići kući.
02:02
Well, so fardaleko only one connectomeconnectome is knownznan,
37
107000
3000
Do sada je poznat samo jedan konektom,
02:05
that of this tinysićušan wormcrv.
38
110000
3000
i to onaj malenog crva.
02:08
Its modestskroman nervousživčani systemsistem
39
113000
2000
Skroman živčani sustav,
02:10
consistssastoji se of just 300 neuronsneuroni.
40
115000
2000
od samo 300 neurona.
02:12
And in the 1970s and '80s,
41
117000
2000
U 1970-tim i 80-tim godinama,
02:14
a teamtim of scientistsznanstvenici
42
119000
2000
tim znanstvenika
02:16
mappedmapiranje all 7,000 connectionsveze
43
121000
2000
mapirao je svih 7,000 veza
02:18
betweenizmeđu the neuronsneuroni.
44
123000
2000
među tim neuronima.
02:21
In this diagramdijagram, everysvaki nodečvor is a neuronneuron,
45
126000
2000
Na ovom dijagramu, svaki je čvor neuron,
02:23
and everysvaki linecrta is a connectionveza.
46
128000
2000
a svaka linija je veza.
02:25
This is the connectomeconnectome
47
130000
2000
Ovo predstavlja konektom
02:27
of the wormcrv C. eleganselegans.
48
132000
4000
crva C. elegans.
02:31
Your connectomeconnectome is fardaleko more complexkompleks than this
49
136000
3000
Vaš konektom mnogo je složeniji,
02:34
because your brainmozak
50
139000
2000
jer vaš mozak
02:36
containssadrži 100 billionmilijardi neuronsneuroni
51
141000
2000
ima 100 milijardi neurona
02:38
and 10,000 timesputa as manymnogi connectionsveze.
52
143000
3000
i 10,000 puta više veza.
02:41
There's a diagramdijagram like this for your brainmozak,
53
146000
2000
Postoji dijagram poput ovog za vaš mozak,
02:43
but there's no way it would fitodgovara on this slideklizanje.
54
148000
3000
ali ne postoji način na koji bi mogao stati na ovaj slajd.
02:47
Your connectomeconnectome containssadrži one millionmilijuna timesputa more connectionsveze
55
152000
3000
Vaš konektom ima milijun puta više veza
02:50
than your genomegenom has lettersslova.
56
155000
3000
nego vaš genom ima slova.
02:53
That's a lot of informationinformacija.
57
158000
2000
To je puno informacija.
02:55
What's in that informationinformacija?
58
160000
3000
Što se krije u tim informacijama?
02:59
We don't know for sure, but there are theoriesteorije.
59
164000
3000
Ne znamo pouzdano, no postoje teorije.
03:02
SinceOd the 19thth centurystoljeće, neuroscientistsNeuroznanstvenici have speculatednagađa
60
167000
3000
Od 19. stoljeća, neuroznanstvenici pretpostavljaju
03:05
that maybe your memoriessjećanja --
61
170000
2000
kako možda naša sjećanja --
03:07
the informationinformacija that makesmarke you, you --
62
172000
2000
informacije koje nas čine nama samima --
03:09
maybe your memoriessjećanja are storedpohranjene
63
174000
2000
kako su sjećanja pohranjena
03:11
in the connectionsveze betweenizmeđu your brain'smozak je neuronsneuroni.
64
176000
2000
u vezama između neurona u mozgu.
03:15
And perhapsmožda other aspectsaspekti of your personalosobni identityidentitet --
65
180000
2000
Čak i drugi vidovi vašeg identiteta --
03:17
maybe your personalityosoba and your intellectintelekt --
66
182000
3000
možda vaša osobnost i intelekt --
03:20
maybe they're alsotakođer encodedkodirani
67
185000
2000
možda su i oni kodirani
03:22
in the connectionsveze betweenizmeđu your neuronsneuroni.
68
187000
3000
u vezama između vaših neurona.
03:26
And so now you can see why I proposedzaprosio this hypothesishipoteza:
69
191000
3000
Sada vam je jasnija moja hipoteza:
03:29
I am my connectomeconnectome.
70
194000
3000
Ja sam moj konektom.
03:32
I didn't askpitati you to chantpjevati it because it's truepravi;
71
197000
3000
Ne trebate je ponavljati, jer je istinita,
03:35
I just want you to rememberzapamtiti it.
72
200000
2000
želim samo da je upamtite.
03:37
And in factčinjenica, we don't know if this hypothesishipoteza is correctispravan,
73
202000
2000
Činjenica jest, kako nismo sigurni u točnost hipoteze,
03:39
because we have never had technologiestehnologije
74
204000
2000
stoga što nije postojala tehnologija
03:41
powerfulsnažan enoughdovoljno to testtest it.
75
206000
2000
toliko napredna da ju testira.
03:44
FindingNalaz that wormcrv connectomeconnectome
76
209000
3000
Za pronalazak konektoma crva
03:47
tookuzeo over a dozentucet yearsgodina of tediousdosadan laborrad.
77
212000
3000
trebalo je 10-tak godina napornog rada.
03:50
And to find the connectomesconnectomes of brainsmozak more like our ownvlastiti,
78
215000
3000
A za pronalazak konektoma u mozgu sličnom našemu,
03:53
we need more sophisticatedsofisticirana technologiestehnologije, that are automatedautomatizirana,
79
218000
3000
trebamo sofisticiranu tehnologiju, koja je automatizirana,
03:56
that will speedubrzati up the processpostupak of findingnalaz connectomesconnectomes.
80
221000
3000
kako bi ubrzali proces nalaženja konektoma.
03:59
And in the nextSljedeći fewnekoliko minutesminuta, I'll tell you about some of these technologiestehnologije,
81
224000
3000
U nastavku, predstavit ću vam takvu tehnologiju,
04:02
whichkoji are currentlytrenutno underpod developmentrazvoj
82
227000
2000
koja je u razvojnoj fazi
04:04
in my lablaboratorija and the labslaboratoriji of my collaboratorssuradnici.
83
229000
3000
u mojem i laboratorijima mojih suradnika.
04:08
Now you've probablyvjerojatno seenvidio picturesSlike of neuronsneuroni before.
84
233000
3000
Vjerojatno ste već vidjeli slike neurona.
04:11
You can recognizeprepoznati them instantlyodmah
85
236000
2000
Možete ih odmah prepoznati
04:13
by theirnjihov fantasticfantastičan shapesoblika.
86
238000
3000
po njihovim fantastičnim oblicima.
04:16
They extendprodužiti long and delicatedelikatan branchesgrane,
87
241000
3000
Pružajući duge profinjene grane,
04:19
and in shortkratak, they look like treesstabla.
88
244000
3000
ukratko, izgledaju poput stabla.
04:22
But this is just a singlesingl neuronneuron.
89
247000
3000
No ovo je samo jedan neuron.
04:25
In ordernarudžba to find connectomesconnectomes,
90
250000
2000
Kako bismo našli konektom,
04:27
we have to see all the neuronsneuroni at the sameisti time.
91
252000
3000
potrebno je proučiti sve neurone istovremeno.
04:30
So let's meetsastati BobbyBobby KasthuriSnježana,
92
255000
2000
Upoznajmo stoga Bobbyja Kasthurija
04:32
who worksdjela in the laboratorylaboratorija of JeffJeff LichtmanLihtman
93
257000
2000
zaposlenika Jeff Lichtman laboratorija
04:34
at HarvardHarvard UniversitySveučilište.
94
259000
2000
na Sveučilištu u Harvardu.
04:36
BobbyBobby is holdingdržanje fantasticallyFantastično thintanak sliceskriške
95
261000
2000
Bobby pokazuje izuzetno tanke odreske
04:38
of a mousemiš brainmozak.
96
263000
2000
mišjeg mozga.
04:40
And we're zoomingzumiranje in by a factorfaktor of 100,000 timesputa
97
265000
3000
Što uvećavamo 100,000 puta
04:44
to obtaindobiti the resolutionrezolucija,
98
269000
2000
kako bismo jasno vidjeli,
04:46
so that we can see the branchesgrane of neuronsneuroni all at the sameisti time.
99
271000
3000
sve grane neurona istovremeno.
04:50
ExceptOsim, you still maysvibanj not really recognizeprepoznati them,
100
275000
3000
No, možda ih ni sada ne zamjećujete,
04:53
and that's because we have to work in threetri dimensionsdimenzije.
101
278000
3000
stoga što je potrebno raditi u tri dimenzije.
04:56
If we take manymnogi imagesslika of manymnogi sliceskriške of the brainmozak
102
281000
2000
Ako uzmemo slike mnogo odrezaka mozga
04:58
and stackstog them up,
103
283000
2000
i spojimo ih,
05:00
we get a three-dimensionaltrodimenzionalni imageslika.
104
285000
2000
dobit ćemo 3D sliku.
05:02
And still, you maysvibanj not see the branchesgrane.
105
287000
2000
I možda ni sada ne vidite grane.
05:04
So we startpočetak at the topvrh,
106
289000
2000
Stoga ćemo početi od vrha,
05:06
and we colorboja in the cross-sectionpoprečni presjek of one branchpodružnica in redcrvena,
107
291000
3000
i u presijeku obojiti jednu granu crveno,
05:09
and we do that for the nextSljedeći slicekriška
108
294000
2000
I učiniti isto na sljedećem odresku
05:11
and for the nextSljedeći slicekriška.
109
296000
2000
i na sljedećem.
05:13
And we keep on doing that,
110
298000
2000
Radit ćemo to,
05:15
slicekriška after slicekriška.
111
300000
3000
odrezak po odrezak.
05:18
If we continuenastaviti throughkroz the entirečitav stackstog,
112
303000
2000
Nastavimo li tako kroz cijeli niz odrezaka,
05:20
we can reconstructrekonstruirati the three-dimensionaltrodimenzionalni shapeoblik
113
305000
3000
sastaviti ćemo 3D oblik
05:23
of a smallmali fragmentulomak of a branchpodružnica of a neuronneuron.
114
308000
3000
malenog fragmenta grane neurona.
05:26
And we can do that for anotherjoš neuronneuron in greenzelena.
115
311000
2000
A drugi ćemo neuron obojiti u zeleno.
05:28
And you can see that the greenzelena neuronneuron touchesdotakne the redcrvena neuronneuron
116
313000
2000
Vidljivo je da zeleni neuron dodiruje crveni
05:30
at two locationslokacije,
117
315000
2000
na dva mjesta,
05:32
and these are what are calledzvao synapsessinapse.
118
317000
2000
i to je ono što nazivamo sinapse.
05:34
Let's zoomzum in on one synapsesinapsa,
119
319000
2000
Povećajmo jednu sinapsu.
05:36
and keep your eyesoči on the interiorunutrašnjost of the greenzelena neuronneuron.
120
321000
3000
Obratite pažnju na nutrinu zelenog neurona.
05:39
You should see smallmali circleskrugovi --
121
324000
2000
Vidjet ćete male krugove.
05:41
these are calledzvao vesiclesvezikula.
122
326000
3000
Nazivaju se vezikule.
05:44
They containsadržati a moleculemolekula know as a neurotransmitterneurotransmitera.
123
329000
3000
Sadrže molekule koje nazivamo neurotransmiteri.
05:47
And so when the greenzelena neuronneuron wants to communicatekomunicirati,
124
332000
2000
Kada zeleni neuron želi komunicirati,
05:49
it wants to sendposlati a messageporuka to the redcrvena neuronneuron,
125
334000
2000
želi poslati informaciju crvenom neuronu,
05:51
it spitspljuje out neurotransmitterneurotransmitera.
126
336000
3000
ispušta neurotransmiter.
05:54
At the synapsesinapsa, the two neuronsneuroni
127
339000
2000
Na sinapsi, dva neurona
05:56
are said to be connectedpovezan
128
341000
2000
se spajaju
05:58
like two friendsprijatelji talkingkoji govori on the telephonetelefon.
129
343000
3000
poput prijatelja koji razgovaraju na telefon.
06:02
So you see how to find a synapsesinapsa.
130
347000
2000
Sada znate kako pronaći sinapsu.
06:04
How can we find an entirečitav connectomeconnectome?
131
349000
3000
Kako ćemo naći cijeli konektom?
06:07
Well, we take this three-dimensionaltrodimenzionalni stackstog of imagesslika
132
352000
3000
Uzet ćemo hrpu 3D slika
06:10
and treatliječiti it as a giganticgigantski three-dimensionaltrodimenzionalni coloringbojanje bookrezervirati.
133
355000
3000
i zamisliti kako se radi o velikoj slikovnici.
06:13
We colorboja everysvaki neuronneuron in, in a differentdrugačiji colorboja,
134
358000
3000
Svaki će neuron biti u drugoj boji,
06:16
and then we look throughkroz all of the imagesslika,
135
361000
2000
te ćemo promatrajući sve zajedno,
06:18
find the synapsessinapse
136
363000
2000
naći sinapse
06:20
and noteBilješka the colorsboje of the two neuronsneuroni involvedumiješan in eachsvaki synapsesinapsa.
137
365000
3000
i zabilježiti boje dva neurona spojena u sinapsi.
06:23
If we can do that throughoutkroz all the imagesslika,
138
368000
3000
Uspijemo li to na svim slikama,
06:26
we could find a connectomeconnectome.
139
371000
2000
pronaći ćemo konektom.
06:29
Now, at this pointtočka,
140
374000
2000
Sada ste,
06:31
you've learnednaučeno the basicsosnove of neuronsneuroni and synapsessinapse.
141
376000
2000
naučili osnove o neuronu i sinapsi.
06:33
And so I think we're readyspreman to tacklepribor
142
378000
2000
Stoga smo spremni dotaknuti
06:35
one of the mostnajviše importantvažno questionspitanja in neuroscienceneuroznanost:
143
380000
3000
jedno od najvažnijih pitanja u neuroznanosti:
06:39
how are the brainsmozak of menmuškarci and womenžene differentdrugačiji?
144
384000
3000
po čemu se razlikuje mozak žene i muškarca?
06:42
(LaughterSmijeh)
145
387000
2000
(Smijeh)
06:44
AccordingPrema to this self-helpSamopomoć bookrezervirati,
146
389000
2000
Prema jednoj od knjiga o samopomoći,
06:46
guys brainsmozak are like wafflesvafli;
147
391000
2000
muški je mozak kao kutija keksa;
06:48
they keep theirnjihov livesživot compartmentalizedcompartmentalized in boxeskutije.
148
393000
3000
oni drže svoj život pospremljen u kutijama.
06:51
Girls'Djevojke' brainsmozak are like spaghettišpageti;
149
396000
3000
Ženski je mozak poput špageta;
06:54
everything in theirnjihov life is connectedpovezan to everything elsedrugo.
150
399000
3000
sve je međusobno povezano.
06:57
(LaughterSmijeh)
151
402000
2000
(Smijeh)
06:59
You guys are laughingsmijanje,
152
404000
2000
Smijete se,
07:01
but you know, this bookrezervirati changedpromijenjen my life.
153
406000
2000
no ta mi je knjiga promijenila život.
07:03
(LaughterSmijeh)
154
408000
2000
(Smijeh)
07:07
But seriouslyozbiljno, what's wrongpogrešno with this?
155
412000
3000
Ozbiljno, što je ovdje krivo?
07:10
You alreadyveć know enoughdovoljno to tell me -- what's wrongpogrešno with this statementizjava?
156
415000
3000
Znate dovoljno za odgovor. Što je netočno kod ove izjave?
07:20
It doesn't matterstvar whetherda li you're a guy or girldjevojka,
157
425000
3000
Nije bitno jesi li muško ili žensko,
07:23
everyone'ssvi su brainsmozak are like spaghettišpageti.
158
428000
3000
mozak svih nas je poput špageta.
07:26
Or maybe really, really fine capellinicapelini with branchesgrane.
159
431000
3000
Ili možda poput rezanaca s granama.
07:30
Just as one strandStrand of spaghettišpageti
160
435000
2000
Kao što jedan kraj špageta
07:32
contactskontakti manymnogi other strandstokova on your plateploča,
161
437000
3000
dodiruje više mjesta na tanjuru,
07:35
one neuronneuron touchesdotakne manymnogi other neuronsneuroni
162
440000
2000
tako i jedan neuron dodiruje mnogo drugih
07:37
throughkroz theirnjihov entangledisprepletene branchesgrane.
163
442000
2000
svojim zamršenim granama.
07:39
One neuronneuron can be connectedpovezan to so manymnogi other neuronsneuroni,
164
444000
3000
Jedan se neuron može spajati s mnogo drugih,
07:42
because there can be synapsessinapse
165
447000
2000
jer sinapsa može postojati
07:44
at these pointsbodova of contactkontakt.
166
449000
3000
na svakoj dodirnoj točki.
07:49
By now, you mightmoć have sortvrsta of lostizgubljen perspectiveperspektiva
167
454000
3000
Do sada ste možda izgubili perspektivu
07:52
on how largeveliki this cubekocka of brainmozak tissuetkivo actuallyzapravo is.
168
457000
3000
koliko je velika ta kocka moždanog tkiva.
07:55
And so let's do a seriesniz of comparisonsusporedbe to showpokazati you.
169
460000
3000
Napravimo nekoliko usporedba da vidite.
07:58
I assureosigurati you, this is very tinysićušan. It's just sixšest micronsmikrona on a sidestrana.
170
463000
3000
Pokazat ću vam. Vrlo je tanka. Tek 6 mikrona.
08:03
So, here'sevo how it stackshrpe up againstprotiv an entirečitav neuronneuron.
171
468000
3000
A ovo je usporedba s cijelim neuronom.
08:06
And you can tell that, really, only the smallestnajmanji fragmentsfragmenti of branchesgrane
172
471000
3000
Vidljvo je kako su tek mali fragmenti grana
08:09
are containedsadržane insideiznutra this cubekocka.
173
474000
3000
sadržani u toj kocki.
08:12
And a neuronneuron, well, that's smallermanji than brainmozak.
174
477000
3000
A neuron je manji od mozga.
08:17
And that's just a mousemiš brainmozak --
175
482000
2000
I ovo je tek mozak miša.
08:21
it's a lot smallermanji than a humanljudski brainmozak.
176
486000
3000
Mnogo je manji od čovjekova mozga.
08:25
So when showpokazati my friendsprijatelji this,
177
490000
2000
Pokazujući to prijateljima,
08:27
sometimesponekad they'vešto ga do told me,
178
492000
2000
ponekad bi mi rekli,
08:29
"You know, SebastianSebastian, you should just give up.
179
494000
3000
"Znaš, Sebastian, trebao bi odustati.
08:32
NeuroscienceNeuroznanost is hopelessbeznadan."
180
497000
2000
Neuroznanost je beznadna."
08:34
Because if you look at a brainmozak with your nakedgo eyeoko,
181
499000
2000
Jer ako pogledate mozak golim okom,
08:36
you don't really see how complexkompleks it is,
182
501000
2000
ne uviđate njegovu složenost,
08:38
but when you use a microscopemikroskopom,
183
503000
2000
no ako koristite mikroskop,
08:40
finallykonačno the hiddenskriven complexitysloženost is revealedobjavio.
184
505000
3000
konačno je pritajena složenost otkrivena.
08:45
In the 17thth centurystoljeće,
185
510000
2000
U 17. stoljeću,
08:47
the mathematicianmatematičar and philosopherfilozof, BlaiseVlaha PascalPascal,
186
512000
2000
matematičar i filozof, Blaise Pascal,
08:49
wrotenapisao of his dreadstrah of the infinitebeskonačan,
187
514000
3000
pisao je o strahu od beskonačnosti,
08:52
his feelingosjećaj of insignificancebeznačajnost
188
517000
2000
svom osjećaju nevažnosti
08:54
at contemplatingRazmatrajući the vastogroman reachesdoseže of outervanjski spaceprostor.
189
519000
3000
i promišljao o svemirskim prostranstvima.
08:59
And, as a scientistnaučnik,
190
524000
2000
Kao znanstvenik,
09:01
I'm not supposedtrebala to talk about my feelingsosjećaji --
191
526000
3000
ne bih smio iznositi svoje osjećaje.
09:04
too much informationinformacija, professorprofesor.
192
529000
2000
Previše informacija, profesore.
09:06
(LaughterSmijeh)
193
531000
2000
(Smijeh)
09:08
But maysvibanj I?
194
533000
2000
Smijem li ipak?
09:10
(LaughterSmijeh)
195
535000
2000
(Smijeh)
09:12
(ApplausePljesak)
196
537000
2000
(Pljesak)
09:14
I feel curiosityznatiželja,
197
539000
2000
Osjećam znatiželju,
09:16
and I feel wonderčudo,
198
541000
2000
i osjećam čuđenje,
09:18
but at timesputa I have alsotakođer feltosjećala despairočajavati.
199
543000
3000
no osjećam i očaj.
09:22
Why did I chooseizabrati to studystudija
200
547000
2000
Zašto sam izabrao proučavati
09:24
this organorgulje that is so awesomesuper in its complexitysloženost
201
549000
3000
organ koji je toliko impresivan u svojoj složenosti
09:27
that it mightmoć well be infinitebeskonačan?
202
552000
2000
da se čini beskonačnim?
09:29
It's absurdapsurdno.
203
554000
2000
Apsurdno je.
09:31
How could we even dareusuditi se to think
204
556000
2000
Kako se usuđujemo i pomisliti
09:33
that we mightmoć ever understandrazumjeti this?
205
558000
3000
da ga možemo razumjeti?
09:38
And yetjoš, I persisti dalje postoje in this quixoticbesmislen endeavornastojati.
206
563000
3000
Pa ipak, ustrajem u tom besmislenom pothvatu.
09:41
And indeeddoista, these daysdana I harborluka newnovi hopesnade.
207
566000
3000
I stvarno, ovih dana se rađaju nove nade.
09:45
SomedayJednog dana,
208
570000
2000
Jednog dana,
09:47
a fleetFlota of microscopesmikroskopi will captureuhvatiti
209
572000
2000
cijela flota mikroskopa uhvatit će
09:49
everysvaki neuronneuron and everysvaki synapsesinapsa
210
574000
2000
svaki neuron i sinapsu
09:51
in a vastogroman databasebaza podataka of imagesslika.
211
576000
3000
u beskrajnoj podatkovnoj bazi slika.
09:54
And some day, artificiallyumjetno intelligentinteligentan supercomputerssuperračunala
212
579000
3000
I jednog će dana, superračunala
09:57
will analyzeanalizirati the imagesslika withoutbez humanljudski assistancepomoć
213
582000
3000
analizirati slike bez ljudske pomoći
10:00
to summarizerezimirati them in a connectomeconnectome.
214
585000
3000
i objediniti ih u konektome.
10:04
I do not know, but I hopenada that I will liveživjeti to see that day,
215
589000
3000
Ne znam, ali se nadam kako ću doživjeti dan da to vidim.
10:08
because findingnalaz an entirečitav humanljudski connectomeconnectome
216
593000
2000
Jer pronalazak cijelog ljudskog konektoma
10:10
is one of the greatestnajveći technologicaltehnološki challengesizazovi of all time.
217
595000
3000
najveći je tehnološki izazov svih vremena.
10:13
It will take the work of generationsgeneracije to succeeduspjeti.
218
598000
3000
Biti će potreban rad generacija kako bi se uspjelo.
10:17
At the presentpredstaviti time, my collaboratorssuradnici and I,
219
602000
3000
Danas, moji suradnici i ja,
10:20
what we're aimings ciljem for is much more modestskroman --
220
605000
2000
stremimo skromnijem postignuću --
10:22
just to find partialparcijalan connectomesconnectomes
221
607000
2000
otkriću dijela konektoma
10:24
of tinysićušan chunkskomadi of mousemiš and humanljudski brainmozak.
222
609000
3000
sitnih komadića mišjeg i ljudskog mozga.
10:27
But even that will be enoughdovoljno for the first teststestovi of this hypothesishipoteza
223
612000
3000
No i to je dovoljno za potvrđivanje hipoteze
10:30
that I am my connectomeconnectome.
224
615000
3000
kako sam ja moj konektom.
10:35
For now, let me try to convinceuvjeriti you of the plausibilityvjerodostojnost of this hypothesishipoteza,
225
620000
3000
Dozvolite mi da vas uvjerim u vjerodostojnost hipoteze,
10:38
that it's actuallyzapravo worthvrijedan takinguzimanje seriouslyozbiljno.
226
623000
3000
da je uistinu vrijedna pažnje.
10:42
As you growrasti duringza vrijeme childhooddjetinjstvo
227
627000
2000
Tijekom vašeg rasta i razvoja
10:44
and agedob duringza vrijeme adulthoododrasloj dobi,
228
629000
3000
i u odrasloj dobi,
10:47
your personalosobni identityidentitet changespromjene slowlypolako.
229
632000
3000
vaš se identitet polako mijenja.
10:50
LikewiseIsto tako, everysvaki connectomeconnectome
230
635000
2000
Na isti se način svaki konektom
10:52
changespromjene over time.
231
637000
2000
mijenja tijekom vremena.
10:55
What kindsvrste of changespromjene happendogoditi se?
232
640000
2000
O kakvim se promjenama radi?
10:57
Well, neuronsneuroni, like treesstabla,
233
642000
2000
Poput stabla, i neuronoma
10:59
can growrasti newnovi branchesgrane,
234
644000
2000
mogu izrasti nove grane,
11:01
and they can loseizgubiti oldstar onesone.
235
646000
3000
a neke stare nestati.
11:04
SynapsesSinapse can be createdstvorio,
236
649000
3000
Sinapse se stvaraju,
11:07
and they can be eliminatedeliminiran.
237
652000
3000
i nestaju.
11:10
And synapsessinapse can growrasti largerveći,
238
655000
2000
Sinapse se i povećavaju,
11:12
and they can growrasti smallermanji.
239
657000
3000
i smanjuju.
11:15
SecondDrugi questionpitanje:
240
660000
2000
Sljedeće je pitanje:
11:17
what causesuzroci these changespromjene?
241
662000
3000
što je uzrok promjena?
11:20
Well, it's truepravi.
242
665000
2000
Istina je dakako.
11:22
To some extentopseg, they are programmedprogramiran by your genesgeni.
243
667000
3000
Kako su donekle uvjetovane vašim genima.
11:25
But that's not the wholečitav storypriča,
244
670000
2000
No to nije sve,
11:27
because there are signalssignali, electricalelektrična signalssignali,
245
672000
2000
jer postoje i signali, električni signali,
11:29
that travelputovati alonguz the branchesgrane of neuronsneuroni
246
674000
2000
koji se šire granama neurona
11:31
and chemicalkemijski signalssignali
247
676000
2000
i kemijski signali
11:33
that jumpskok acrosspreko from branchpodružnica to branchpodružnica.
248
678000
2000
koji skaču s grane na granu.
11:35
These signalssignali are calledzvao neuralživčani activityaktivnost.
249
680000
3000
Te signale nazivamo moždana aktivnost.
11:38
And there's a lot of evidencedokaz
250
683000
2000
I postoji niz dokaza
11:40
that neuralživčani activityaktivnost
251
685000
3000
da moždana aktivnost
11:43
is encodingkodiranje our thoughtsmisli, feelingsosjećaji and perceptionspercepcija,
252
688000
3000
kodira naše misli, osjećaje i percepciju,
11:46
our mentalmentalni experiencesiskustva.
253
691000
2000
naša mentalna iskustva.
11:48
And there's a lot of evidencedokaz that neuralživčani activityaktivnost
254
693000
3000
Postoji i niz dokaza da moždana aktivnost
11:51
can causeuzrok your connectionsveze to changepromijeniti.
255
696000
3000
uzrokuje promjene na spojevima.
11:54
And if you put those two factsčinjenicama togetherzajedno,
256
699000
3000
Uzmete li te dvije činjenice u obzir,
11:57
it meanssredstva that your experiencesiskustva
257
702000
2000
uviđate kako vaše iskustvo
11:59
can changepromijeniti your connectomeconnectome.
258
704000
3000
može promijeniti vaš konektom.
12:02
And that's why everysvaki connectomeconnectome is uniquejedinstvena,
259
707000
2000
Upravo to čini svaki konektom jedinstvenim,
12:04
even those of geneticallygenetski identicalidentičan twinsBlizanci.
260
709000
3000
čak i onaj jednojajčanih blizanaca.
12:08
The connectomeconnectome is where naturepriroda meetszadovoljava nurturenjegovanje.
261
713000
3000
Konektom je mjesto gdje se susreću nasljeđe i odgoj.
12:12
And it mightmoć truepravi
262
717000
2000
I moguće je
12:14
that just the merepuki actčin of thinkingmišljenje
263
719000
2000
kako sam misaoni proces
12:16
can changepromijeniti your connectomeconnectome --
264
721000
2000
može promijeniti vaš konektom --
12:18
an ideaideja that you maysvibanj find empoweringOsnaživanje.
265
723000
3000
moćna ideja, zar ne?
12:24
What's in this pictureslika?
266
729000
2000
Što je na ovoj slici?
12:28
A coolsvjež and refreshingOsvježavanje streampotok of watervoda, you say.
267
733000
3000
Divan i osvježavajući planinski potok, reći ćete.
12:32
What elsedrugo is in this pictureslika?
268
737000
2000
Što još vidite na slici?
12:37
Do not forgetzaboraviti that groovebrazda in the EarthZemlja
269
742000
2000
Ne zaboravite njegov put u Zemlji
12:39
calledzvao the streampotok bedkrevet.
270
744000
3000
kojeg nazivamo korito toka.
12:42
WithoutBez it, the watervoda would not know in whichkoji directionsmjer to flowteći.
271
747000
3000
Bez njega, voda ne bi znala u kojem bi smjeru tekla.
12:45
And with the streampotok,
272
750000
2000
A s potokom,
12:47
I would like to proposepredložiti a metaphormetafora
273
752000
2000
predložio bih metaforu
12:49
for the relationshipodnos betweenizmeđu neuralživčani activityaktivnost
274
754000
2000
koja opisuje odnos moždane aktivnosti
12:51
and connectivityPovezivanje.
275
756000
2000
i povezivanja.
12:54
NeuralNeuronske activityaktivnost is constantlykonstantno changingmijenjanje.
276
759000
3000
Moždana aktivnost se stalno mijenja.
12:57
It's like the watervoda of the streampotok; it never sitssjedi still.
277
762000
3000
Ona je poput vode u potoku, nikada ne miruje.
13:00
The connectionsveze
278
765000
2000
Veze
13:02
of the brain'smozak je neuralživčani networkmreža
279
767000
2000
u moždanoj mreži
13:04
determinesodređuje the pathwaysputevi
280
769000
2000
određuju smjer
13:06
alonguz whichkoji neuralživčani activityaktivnost flowsteče.
281
771000
2000
kojim se moždana aktivnost kreće.
13:08
And so the connectomeconnectome is like bedkrevet of the streampotok;
282
773000
3000
I zato je konektom poput korita vodenog toka.
13:13
but the metaphormetafora is richerbogatiji than that,
283
778000
3000
Ali metafora je bitno bogatija.
13:16
because it's truepravi that the streampotok bedkrevet
284
781000
3000
Jer istina je da korito vodenog toka
13:19
guidesVodiči the flowteći of the watervoda,
285
784000
2000
usmjerava vodeni tok,
13:21
but over long timescalestimescales,
286
786000
2000
no također, kroz vrijeme,
13:23
the watervoda alsotakođer reshapespreoblikuje the bedkrevet of the streampotok.
287
788000
3000
voda oblikuje i samo korito.
13:26
And as I told you just now,
288
791000
2000
I kao što sam napomenuo,
13:28
neuralživčani activityaktivnost can changepromijeniti the connectomeconnectome.
289
793000
3000
moždana aktivnost mijenja konektom.
13:33
And if you'llvi ćete allowdopustiti me to ascenduspon
290
798000
2000
Dozvolite mi da još jednom
13:35
to metaphoricalmetaforički heightsvisine,
291
800000
3000
iskoristim snagu metafore,
13:38
I will remindpodsjetiti you that neuralživčani activityaktivnost
292
803000
3000
podsjećam vas da moždana aktivnost
13:41
is the physicalfizička basisosnova -- or so neuroscientistsNeuroznanstvenici think --
293
806000
2000
čini fiziološku osnovu -- ili tako neuroznanstvenici misle --
13:43
of thoughtsmisli, feelingsosjećaji and perceptionspercepcija.
294
808000
3000
mišljenja, osjećaja i percepcija.
13:46
And so we mightmoć even speakgovoriti of
295
811000
2000
Moguće je stoga govoriti čak i o
13:48
the streampotok of consciousnesssvijest.
296
813000
2000
toku svjesnosti.
13:50
NeuralNeuronske activityaktivnost is its watervoda,
297
815000
3000
Moždana aktivnost je voda,
13:53
and the connectomeconnectome is its bedkrevet.
298
818000
3000
a konektom, korito.
13:57
So let's returnpovratak from the heightsvisine of metaphormetafora
299
822000
2000
Vratimo se iz visina metafore
13:59
and returnpovratak to scienceznanost.
300
824000
2000
natrag u znanost.
14:01
SupposePretpostavimo da our technologiestehnologije for findingnalaz connectomesconnectomes
301
826000
2000
Pretpostavimo da tehnologija otkrivanja konektoma
14:03
actuallyzapravo work.
302
828000
2000
uistinu funkcionira.
14:05
How will we go about testingtestiranje the hypothesishipoteza
303
830000
2000
Kako ćemo ispitati hipotezu
14:07
"I am my connectomeconnectome?"
304
832000
3000
"Ja sam moj konektom"?
14:10
Well, I proposepredložiti a directdirektno testtest.
305
835000
3000
Predlažem izravan test.
14:13
Let us attemptpokušaj
306
838000
2000
Pokušajmo pročitati
14:15
to readčitati out memoriessjećanja from connectomesconnectomes.
307
840000
3000
naša sjećanja iz konektoma.
14:18
ConsiderUzeti u obzir the memorymemorija
308
843000
2000
Uzmimo pamćenje
14:20
of long temporalvremenski sequencessekvence of movementspokreti,
309
845000
3000
dugih povremenih nizova pokreta,
14:23
like a pianistpijanista playingigranje a BeethovenBeethoven sonataSonata.
310
848000
3000
poput onih pijanista dok svira Beethovenovu sonatu.
14:26
AccordingPrema to a theoryteorija that datesdatume. back to the 19thth centurystoljeće,
311
851000
3000
Prema teoriji iz davnog 19. stoljeća,
14:29
suchtakav memoriessjećanja are storedpohranjene
312
854000
2000
takva vrsta sjećanja pohranjuje se
14:31
as chainslanci of synapticsinaptičke connectionsveze insideiznutra your brainmozak.
313
856000
3000
kao lanac sinaptičkih veza u vašem mozgu.
14:35
Because, if the first neuronsneuroni in the chainlanac are activatedaktivirati,
314
860000
3000
Jer, ako se aktivira prvi neuron u tom lancu,
14:38
throughkroz theirnjihov synapsessinapse they sendposlati messagesporuke to the seconddrugi neuronsneuroni, whichkoji are activatedaktivirati,
315
863000
3000
informacija se putem sinapsi šalje na sljedeći neuron, koji se aktivira
14:41
and so on down the linecrta,
316
866000
2000
i tako kroz cijeli lanac,
14:43
like a chainlanac of fallingkoji pada dominoesdomine.
317
868000
2000
poput domino efekta.
14:45
And this sequenceslijed of neuralživčani activationAktivacija
318
870000
2000
Taj se niz moždane aktivnosti
14:47
is hypothesizedPretpostavili to be the neuralživčani basisosnova
319
872000
3000
smatra neurološkom osnovom
14:50
of those sequenceslijed of movementspokreti.
320
875000
2000
tih slijedova pokreta.
14:52
So one way of tryingtežak to testtest the theoryteorija
321
877000
2000
Jedan od načina da testiramo teoriju
14:54
is to look for suchtakav chainslanci
322
879000
2000
jest traženje takvih lanaca
14:56
insideiznutra connectomesconnectomes.
323
881000
2000
unutar konektoma.
14:58
But it won'tnavika be easylako, because they're not going to look like this.
324
883000
3000
Ali to neće biti jednostavno, jer neće ovako izgledati.
15:01
They're going to be scrambledkajgana up.
325
886000
2000
Ti će lanci biti zapetljani.
15:03
So we'lldobro have to use our computersračunala
326
888000
2000
Pa ćemo koristiti naša računala
15:05
to try to unscrambledešifrirati the chainlanac.
327
890000
3000
kako bi ih otpetljali.
15:08
And if we can do that,
328
893000
2000
Ako to uspijemo,
15:10
the sequenceslijed of the neuronsneuroni we recoveroporavak from that unscramblingunscrambling
329
895000
3000
neuronski niz koji otkrijemo
15:13
will be a predictionproricanje of the patternuzorak of neuralživčani activityaktivnost
330
898000
3000
biti će pretpostavka uzorka moždane aktivnosti
15:16
that is replayedPonovljeni in the brainmozak duringza vrijeme memorymemorija recallpodsjetiti.
331
901000
3000
koja se odigrava u mozgu prilikom prisjećanja.
15:19
And if that were successfuluspješan,
332
904000
2000
Ako to uspijemo,
15:21
that would be the first exampleprimjer of readingčitanje a memorymemorija from a connectomeconnectome.
333
906000
3000
dobit ćemo prvi primjer čitanja misli iz konektoma.
15:28
(LaughterSmijeh)
334
913000
2000
(Smijeh)
15:30
What a messnered --
335
915000
2000
Kakav nered.
15:33
have you ever triedpokušala to wirežica up a systemsistem
336
918000
2000
Jeste li ikada pokušali povezati sustav
15:35
as complexkompleks as this?
337
920000
2000
koji je ovako složen?
15:37
I hopenada not.
338
922000
2000
Nadam se da niste.
15:39
But if you have, you know it's very easylako to make a mistakepogreška.
339
924000
3000
No ako jeste, znate kako se vrlo lagano može pogriješiti.
15:45
The branchesgrane of neuronsneuroni are like the wiresžice of the brainmozak.
340
930000
2000
Grane neurona ustvari su žice u mozgu.
15:47
Can anyonebilo tko guessnagađati: what's the totalukupno lengthdužina of wiresžice in your brainmozak?
341
932000
4000
Možete li pogoditi: kolika je dužina svih žica u mozgu?
15:54
I'll give you a hintsavjet. It's a bigvelika numberbroj.
342
939000
2000
Pomoći ću vam. Broj je velik.
15:56
(LaughterSmijeh)
343
941000
2000
(Smijeh)
15:59
I estimateprocjena, millionsmilijuni of milesmilja,
344
944000
3000
Moja procjena je milijuni milja.
16:02
all packedupakiran in your skulllubanja.
345
947000
3000
Svi zbijeni u vašoj lubanji.
16:05
And if you appreciatecijeniti that numberbroj,
346
950000
2000
Prihvaćate li ovaj iznos,
16:07
you can easilylako see
347
952000
2000
jasno vam je
16:09
there is hugeogroman potentialpotencijal for mis-wiringpogrešno ožičenje of the brainmozak.
348
954000
2000
kako je mogućnost za krivi spoj iznimno velika.
16:11
And indeeddoista, the popularpopularan presstisak lovesvoli headlinesNaslovi like,
349
956000
3000
Istina je, često čitamo naslove poput,
16:14
"AnorexicAnoreksična brainsmozak are wiredžičani differentlyrazličito,"
350
959000
2000
"Anoreksični mozak spojen je drukčije",
16:16
or "AutisticAutističan brainsmozak are wiredžičani differentlyrazličito."
351
961000
2000
ili "Autistični mozak spojen drugačije".
16:18
These are plausibleuvjerljiv claimszahtjevi,
352
963000
2000
Ovo su vjerojatne tvrdnje,
16:20
but in truthistina,
353
965000
2000
ali u stvari,
16:22
we can't see the brain'smozak je wiringožičenje clearlyjasno enoughdovoljno
354
967000
2000
ne možemo dovoljno jasno vidjeti povezivanje u mozgu
16:24
to tell if these are really truepravi.
355
969000
2000
kako bismo utvrditi je li to istina.
16:26
And so the technologiestehnologije for seeingvidim connectomesconnectomes
356
971000
3000
Tehnologija za analiziranje konektoma
16:29
will allowdopustiti us to finallykonačno
357
974000
2000
napokon će nam omogućiti
16:31
readčitati mis-wiringpogrešno ožičenje of the brainmozak,
358
976000
2000
pronalazak krivih spojeva u mozgu,
16:33
to see mentalmentalni disordersporemećaji in connectomesconnectomes.
359
978000
3000
i naći duševne poremećaje u konektomima.
16:40
SometimesPonekad the bestnajbolje way to testtest a hypothesishipoteza
360
985000
3000
Ponekad je najbolji način testiranja hipoteze
16:43
is to considerrazmotriti its mostnajviše extremekrajnost implicationimplikacija.
361
988000
3000
razmotriti njenu najekstremniju implikaciju.
16:46
PhilosophersFilozofi know this gameigra very well.
362
991000
3000
Filozofima je ova igra dobro poznata.
16:50
If you believe that I am my connectomeconnectome,
363
995000
3000
Ako mislite kako sam ja moj konektom,
16:53
I think you mustmora alsotakođer acceptprihvatiti the ideaideja
364
998000
3000
smatram kako također morate prihvatiti ideju
16:56
that deathsmrt is the destructionrazaranje
365
1001000
2000
kako je smrt uništenje
16:58
of your connectomeconnectome.
366
1003000
3000
vašeg konektoma.
17:02
I mentionspomenuti this because there are prophetsProroci todaydanas
367
1007000
3000
Spominjem to jer česti su današnji proroci
17:05
who claimzahtjev that technologytehnologija
368
1010000
3000
koji tvrde kako će tehnologija
17:08
will fundamentallyfundamentalno altermijenjati the humanljudski conditionstanje
369
1013000
3000
u samoj osnovi izmijeniti ljudski život
17:11
and perhapsmožda even transformtransformirati the humanljudski speciesvrsta.
370
1016000
3000
pa čak i utjecati na transformaciju ljudske vrste.
17:14
One of theirnjihov mostnajviše cherishedNjegovala dreamssnovi
371
1019000
3000
Jedan od njihovih najboljih snova
17:17
is to cheatvarati deathsmrt
372
1022000
2000
jest kako prevariti smrt
17:19
by that practicepraksa knownznan as cryonicsBili ste u svemirskom.
373
1024000
2000
postupkom krionizacije.
17:21
If you payplatiti 100,000 dollarsdolara,
374
1026000
2000
Platite li 100,000 dolara
17:23
you can arrangeorganizirati to have your bodytijelo frozenzamrznut after deathsmrt
375
1028000
3000
vaše tijelo će nakon smrti biti zamrznuto
17:26
and storedpohranjene in liquidtekući nitrogendušika
376
1031000
2000
i pohranjeno u tekućem dušiku
17:28
in one of these tanksspremnici in an ArizonaArizona warehouseskladište,
377
1033000
2000
u jednom od spremnika skladišta u Arizoni,
17:30
awaitingčeka a futurebudućnost civilizationcivilizacija
378
1035000
2000
čekajući tako buduće civilizacije
17:32
that is advancednapredan to resurrectuskrsnuti you.
379
1037000
3000
koje vas mogu uskrsnuti.
17:36
Should we ridiculeismijavanja the modernmoderan seekersazila of immortalitybesmrtnost,
380
1041000
2000
Je li u redu ismijavati moderne tragače za besmrtnosti,
17:38
callingzvanje them foolsbudale?
381
1043000
2000
i nazivati to glupošću?
17:40
Or will they somedayjednog dana chucklecerekanje
382
1045000
2000
Ili će se oni jednoga dana hihotati
17:42
over our gravesgrobovi?
383
1047000
2000
nad našim grobovima?
17:45
I don't know --
384
1050000
2000
Ne znam.
17:47
I preferradije to testtest theirnjihov beliefsvjerovanja, scientificallyznanstveno.
385
1052000
3000
Ono što mogu jest, znanstveno analizirati njihova uvjerenja.
17:50
I proposepredložiti that we attemptpokušaj to find a connectomeconnectome
386
1055000
2000
Predlažem da pokušamo pronaći konektom
17:52
of a frozenzamrznut brainmozak.
387
1057000
2000
smrznutog mozga.
17:54
We know that damagešteta to the brainmozak
388
1059000
2000
Znamo kako oštećenje mozga
17:56
occursjavlja after deathsmrt and duringza vrijeme freezingzamrzavanje.
389
1061000
2000
nastupa nakon smrti i tijekom zamrzavanja.
17:58
The questionpitanje is: has that damagešteta erasedizbrisan the connectomeconnectome?
390
1063000
3000
Pitanje jest: Je li oštećenje izbrisalo konektom?
18:01
If it has, there is no way that any futurebudućnost civilizationcivilizacija
391
1066000
3000
Ako jest, buduće civilizacije neće moći
18:04
will be ableu stanju to recoveroporavak the memoriessjećanja of these frozenzamrznut brainsmozak.
392
1069000
3000
vratiti memoriju iz smrznutog mozga.
18:07
ResurrectionUskrsnuće mightmoć succeeduspjeti for the bodytijelo,
393
1072000
2000
Uskrsnuće je možda moguće za tijelo,
18:09
but not for the mindum.
394
1074000
2000
ali ne i za um.
18:11
On the other handruka, if the connectomeconnectome is still intactnetaknut,
395
1076000
3000
Naprotiv, ostane li konektom netaknut,
18:14
we cannotNe možete ridiculeismijavanja the claimszahtjevi of cryonicsBili ste u svemirskom so easilylako.
396
1079000
3000
nemamo razloga za ishitreno ismijavanje krionizacije.
18:20
I've describedopisan a questpotraga
397
1085000
2000
Opisao sam vam pothvat
18:22
that beginspočinje in the worldsvijet of the very smallmali,
398
1087000
3000
koji započinje u mikro svijetu,
18:25
and propelspokreće us to the worldsvijet of the fardaleko futurebudućnost.
399
1090000
3000
i vodi nas u svijet daleke budućnosti.
18:28
ConnectomesConnectomes will markocjena a turningtokarenje pointtočka in humanljudski historypovijest.
400
1093000
3000
Konektomi će obilježiti ljudsku povijest.
18:32
As we evolvedrazvio from our ape-likevrsta ancestorspreci
401
1097000
2000
Razvivši se od naših dalekih predaka
18:34
on the AfricanAfrička savannaSavana,
402
1099000
2000
iz Afričke savane,
18:36
what distinguishedrazlikuje us was our largerveći brainsmozak.
403
1101000
3000
ono što nas razlikuje je naš veći mozak.
18:40
We have used our brainsmozak to fashionmoda
404
1105000
2000
Koristili smo taj mozak za razvoj
18:42
ever more amazingnevjerojatan technologiestehnologije.
405
1107000
3000
fascinantnih tehnologija i izuma.
18:45
EventuallyNa kraju, these technologiestehnologije will becomepostati so powerfulsnažan
406
1110000
3000
I jednog dana, te će tehnologije postati toliko snažne
18:48
that we will use them to know ourselvessebe
407
1113000
3000
da ćemo upoznati sebe
18:51
by deconstructingdekonstrukcije and reconstructingrekonstrukcije
408
1116000
3000
razlažući i slažući natrag
18:54
our ownvlastiti brainsmozak.
409
1119000
3000
naš vlastiti mozak
18:57
I believe that this voyageputovanje of self-discoverysamootkrivanja
410
1122000
3000
Ovo putovanje ka samootkrivenju
19:00
is not just for scientistsznanstvenici,
411
1125000
3000
nije samo putovanje znanstvenika,
19:03
but for all of us.
412
1128000
2000
nego svih nas.
19:05
And I'm gratefulzahvalan for the opportunityprilika to sharePodjeli this voyageputovanje with you todaydanas.
413
1130000
3000
I čast mi je bila podijeliti ovo putovanje s vama danas.
19:08
Thank you.
414
1133000
2000
Hvala vam.
19:10
(ApplausePljesak)
415
1135000
8000
(Pljesak)
Translated by Antun Zupanc
Reviewed by Mislav Ante Omazić - EFZG

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Sebastian Seung - Computational neuroscientist
Sebastian Seung is a leader in the new field of connectomics, currently the hottest space in neuroscience, which studies, in once-impossible detail, the wiring of the brain.

Why you should listen

In the brain, neurons are connected into a complex network. Sebastian Seung and his lab at MIT are inventing technologies for identifying and describing the connectome, the totality of connections between the brain's neurons -- think of it as the wiring diagram of the brain. We possess our entire genome at birth, but things like memories are not "stored" in the genome; they are acquired through life and accumulated in the brain. Seung's hypothesis is that "we are our connectome," that the connections among neurons is where memories and experiences get stored.

Seung and his collaborators, including Winfried Denk at the Max Planck Institute and Jeff Lichtman at Harvard University, are working on a plan to thin-slice a brain (probably starting with a mouse brain) and trace, from slice to slice, each neural pathway, exposing the wiring diagram of the brain and creating a powerful new way to visualize the workings of the mind. They're not the first to attempt something like this -- Sydney Brenner won a Nobel for mapping all the 7,000 connections in the nervous system of a tiny worm, C. elegans. But that took his team a dozen years, and the worm only had 302 nerve cells. One of Seung's breakthroughs is in using advanced imagining and AI to handle the crushing amount of data that a mouse brain will yield and turn it into richly visual maps that show the passageways of thought and sensation.

More profile about the speaker
Sebastian Seung | Speaker | TED.com

THE ORIGINAL VIDEO ON TED.COM